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實踐場景來了解神經網絡開發(fā)和訓練，可謂再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)與訓練？又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數據集的選擇與準備 機器學習中的傳統機器學習和深度學習都是數據驅動的研究領域，需要來自：百科
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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科![]()
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型創(chuàng)造更多的應用場景和產業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數據，同時也需要機器擁有處理龐大數據的能力，在現實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識：來自：百科![]()
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